## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Single Exponential Smootihing (SES) Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan Pada Toko Alat Kesehatan JK Medika Prabumulih
1 Septiyah Putri Salasih, 2 Zaid Amin
1,2 Fakutlas Ilmu Komputer, Universitas Binadarma Palembang, Indonesia
1 191420112@stundent.binadarma.ac.id ; 2 zaidamin@binadarma.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-08-28 Revised, 2023-11-07 Accepted, 2023-11-13 Pada  kebanyakan  perusahaan  di  berbagai  kota  toko  penjual  alat  kesehatan salah  satunya  yaitu  kota  Prabumulih.    Kota  Prabumulih  terdapat  toko penjualan alat  kesehatan J medika,  dimana  penjulan toko  tersebut terkadang terjadi penurunan atau peningkatan penjualan, sehingga menyebabkan sering terjadinya kekurangan stok barang akibat dari tidak adanya prediksi kebutuhn barang.  Maka  dibutuhkan  prediksi  atau  peramalan  terhadap  penjualan  alat kesehata.  Hal  tersebut  guna  memprediksi  ketersediaan  barang  kedepanya. Peramalan menjadi unsur penting dalam proses pengambilan keputusan, peran peramalan  diberbagai  bidang,  seperti  keuangan,  pemasaran,  produksi, ekonomi,  riset  operasional,  kependudukan  dan  lain  sebagainya.  Kegiatan peramalan  memiliki  hasil  prediksi  di  masa  depan  untuk  menjadi  salah  satu usaha  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  strategi  keberlangsungan usaha.  Metode  Single  Exponential  Smoothing,  dimana  metode  Single Exponential Smoothing menjelaskan bahwa data mengalami ketidak stabilan di  sekitar  nilai  rata-rata  yang  stabil.  Hasil  prediksi  di  masa  depan  untuk menjadi  salah  satu  usaha  persiapan  jumlah  barang  alat  Kesehatan.  Adapun hasil  penelitian  ini  menunjukan  jumlah  kebutuhan  barang  pada  tahun  2023. Berdasarkan  hasil  penelitian,  Single  Exponential  Smoothing  menghasilkan prediksi kedepanya persediaan barang berjumlah 306 alat kesehatan.
Kata Kunci:
Single_Exponential_Smoothing, Prediksi, Alat_Kesehatan,

## ABSTRACT
Keywords: Single_Exponential_Smoothing, Prediction, Medical_Equipment, Most companies in various cities sell medical equipment, one of which is the city  of  Prabumulih.  In  Prabumulih  City  there  is  a  shop  selling  J  medika medical devices, where sales of the shop sometimes decrease or increase in sales, so predictions or forecasts are needed for sales of medical devices. This is to predict the availability of goods in the future. Forecasting is an important element  in  the  decision-making  process,  the  role  of  forecasting  in  various fields,  such  as  finance,  marketing,  production,  economics,  operational research,  demography  and  so  on.  Forecasting  activities  have  predictive results in the future to become one of the company's efforts in making strategic business  continuity  decisions.  The  Single  Exponential  Smoothing  method, where  the  Single  Exponential  Smoothing  method  explains  that  the  data  is unstable around a stable average value. It is hoped that the prediction results in the future will become one of the efforts to prepare the number of medical devices.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Zaid Amin, Program Studi Informatika, Universitas Bina Darma Palembang, Email: Zaid.amin@binadarma.ac.id

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan  adalah  memperkirakan  keadaan  dimasa  mendatang  meliputi  kebutuhan  dalam  rangka untuk memenuhi permintaan barang maupun jasa [1]. Peramalan menjadi unsur penting dalam proses pengambilan keputusan, peran peramalan diberbagai bidang, seperti keuangan, pemasaran, produksi, ekonomi,  riset  operasional,  kependudukan  dan  lain  sebagainya  [2].  Untuk  melakukan  sebuah peamalan perusahaan mampu memprediksi banyak kemungkinan yang terjadi di masa depan.
Untuk  melakukan  sebuah  peramalan  perusahaan  mampu  memprediksi  banyak  kemungkinan  yang terjadi  di  masa  depan.  Kegiatan  peramalan  memiliki  hasil  prediksi  di  masa  depan  untuk  menjadi salah  satu  usaha  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  strategi  keberlangsungan  usaha.  ada banyak perusahaan penjual alat kesehatan.
Berdasarkan  masalah  tersebut  maka  dibutuhkan  metode  yang  sesuai  dengan  masalah  yang  ada, terdapat  berbagai  macam  metode  peramalan  antara  lain  yaitu  Moving  Average,  Exponential Smoothing, Fuzzy Time Series dan lain-lain. Pemilihan metode peramalan dipengaruhi oleh berbagai aspek  seperti  pola  data  dan  tingkat  keakuratan  peramalan  [3].  Berdasarkan  data  penjualan  alat kesehatan yang mengalami peningkatan dan penurunan pada bulan–bulan tertentu sehingga terdapat pola trend dan musiman, maka digunakanlah metode Single Exponential Smoothing, dimana metode Single Exponential Smoothing menjelaskan bahwa data mengalami ketidakstabilan di sekitar nilai rata-rata yang stabil.  (Putro et al., 2018).
Toko  alat  Kesehatan  J  Medika  Prabumulih  Terletak  Di  Jl.  Jendral  Sudirman,  Tugu  Kecil,  Kec. Prabumulih  Tim.,  Kota  Prabumulih,  Sumatera  Selatan  31113.  Permasalahan  saat  ini  yang  terjadi pada toko alat Kesehatan J Medika diamana penjualan toko tersebut terkadang terjadi penurunan atau peningkatan penjualan, oleh sebab itu dibutuhkan prediksi atau peramalan terhadap penjualan alat Kesehatan. Hal tersebut guna untuk memprediksi ketersediaan barang kedepanya.
Metode  Single  Exponential  Smoothing  lebih  cocok  digunakan  untuk  meramalkan  hal-hal  yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Menurut [4]. Pemulusan Eksponensial merupakan metode peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  yang  canggih,  tetapi  masih  mudah  digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit. Model ini mengasumsikan data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang tetap, tanpa mengikuti pola atau tren.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  Exponential Smoothing[5],  merupakan  prosedur  perbaikan  terus-menerus  pada  peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Metode peramalan ini menitik beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dalam Exponential Smoothing terdapat satu  atau  lebih  parameter  yang  ditentukan  secara  eksplisit,  dan  hasil  ini  menentukan  bobot  yang dikenakan  pada  nilai  observasi.  Dengan  kata  lain,  observasi  terbaru  akan  diberikan  prioritas  yang lebih  tinggi  bagi  peramalan  daripada  observasi  yang  lebih  lama.  Salah  satu  metode  Exponential Smoothing yang sering digunakan adalah Single Exponential Smoothing.
Metode  pemulusan  tunggal  juga  dikenal  sebagai  Single  Exponential  Smoothing  (SES)  yang digunakan  pada  peramalan  jangka  pendek,  biasanya  hanya  satu  bulan  ke  depan.  Metode  Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasi secara acak (tidak teratur). Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa trend  atau  pola  pertumbuhan  konsisten  [6].  Rumus  untuk  Single  Exponential  Smoothing  adalah sebagai berikut:
F t+1 = α X  t +(1 − α)*F t
dimana: F t +1 : Peramalan untuk priode ke t + 1 X t       : Nilai riil untuk priode ke t α          : konstanta perataan antara 0 dan 1 F t        : Peramalan untuk priode ke t

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Pada tahapan penelitian ini penulis melakukan peramalan menggunakan metode single exponential smoothing secara umum dapat digambarkan sebagai berikut :
a. Plot data time series: time series adalah metode peramalan dengan menggunakan analisa pola hubungan antara variabel yang akan dipekirakan dengan variabel waktu. Peramalan suatu data time series perlu memperhatikan tipe atau pola data. Secara umum terdapat empat macam pola data time series, yaitu horizontal, trend, musiman, dan siklis [7].
b. Forecasting  (Peramalan):  Forecasting  (Peramalan)  adalah  suatu  unsur  yang  sangat  penting dalam  pengambilan  keputusan.  Akurasi  suatu  ramalan  berbeda  untuk  setiap  persoalan  dan berbagai faktor, akurasi peramalan tidak akan selalu didapatkan hasil ramalan dengan ketepatan 100%,  namun  demikian  tidak  berarti  bahwa  ramalan  menjadi  tidak  penting.  Ramalan  telah banyak digunakan dan membantu dengan baik dalam berbagai kasus dalam manajemen, sebagai mendukung dalam perencanaan, pengawasan, dan pengambilan keputusan. [8]
c. Forecasting  (peramalan)  dengan    single  exponential  smoothingAdalah  langkah  untuk memprediksi atau memprediksi nilai-nilai masa depan dari suatu deret waktu berdasarkan data historis  yang  telah  ada.  Teknik  ini  khususnya  cocok  digunakan  untuk  memprediksikan  deret waktu  yang  memiliki  trend  (tren)  dan  pola  musiman  (seasonal).  Metode  Single  Exponential Smoothing  bekerja  dengan  memberikan  bobot  yang  berbeda  pada  setiap  data  historis  dalam waktu  yang  berbeda.  Bobot ini  digunakan  untuk  menghitung  nilai  ramalan  berdasarkan  data- data sebelumnya [9].
d. Hasil  forecasting  (Ramalan)  :  adalah  nilai-nilai  yang  telah  diprediksi  untuk  periode-periode masa depan berdasarkan metode peramalan yang digunakan. Misalnya, jika Anda menggunakan metode  Single  Exponential  Smoothing  untuk  memprediksi  penjualan  produk  Anda  selama beberapa  bulan  ke  depan,  hasil  peramalan  akan  mencakup  ramalan  nilai-nilai  untuk  masing- masing bulan yang akan datang.
e. Pengukuran hasil : Pengukuran hasil adalah proses untuk mengevaluasi sejauh mana peramalan yang  telah  dibuat  sesuai  dengan  data  aktual.  Ini  membantu  dalam  memahami  sejauh  mana peramalan  akurat  dan  memberikan  wawasan  tentang  kualitas  metode  peramalan  yang digunakan. [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  MAPE  dan  MAPE  menggunakan  metode  penghalus single exponential smoothing dimana proses perhitungan nilai akurasi menggunakan nilai alpha (a) =  0,1  dan  alpha  (a)  =  0,3.    Perhitungan  nilai  akurasi  menggunakan  alpha  (a)  =  0,1  Tabel  1  a. merupakan  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  dengan  menggunakan  rumus  MAPE  dan  MAD  dari prediksi menggunakan metode single exponential smoothing dengan nilai alpha (a) =0,1 .
Table 1 a. nilai akurasi metode SES dengan alpha = 0,1 Nama produk MAPE MAD Alcohol swab 32,2 104,2 Sofra-Tulle 28,72 64,85 Betadien 26,67 1,89
Perhitungan nilai akurasi menggunakan alpha (a) = 0,3
Tabel 2 b. merupakan hasil perhitungan nilai akurasi dengan menggunakan rumus MAPE dan  MAD dari prediksi menggunakan metode single exponential smoothing dengan nilai alpha (a) =0,3
Table 2 b. nilai akurasi metode SES dengan alpha = 0,3 Nama produk MAPE MAD Alcohol swab 30,4 101,1 Sofra-Tulle 28,82 64,23 Betadien 23,12 66,07
Diketahui dari perhitungan nilai akurasi di atas mengunakan rumus MAPE dan MAD bahwa produk sofra-tule nilai akurasi terbaik menggunkan alpha (a) = 0,1 sebab nilai error lebih kecil dibandingkan menggunakan alpha(a) = 0,3 , sedangkan produk Alcohol swab dan Betadien nilai akurasi terbaik

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
yaitu menggunakan alpha (a) = 0,3 sebab nilai error lebih sedikit dibandingkan menggunakan alpha (a) = 0,1 [11].,
Prediksi  ini  menggunakan  metode  single  exponential  smoothing  dimana  proses  perhitungan prediksinya  menggunakan  alpha  =  0,1  dan  alpha  0,3  dalam  perhitungan  prediksi  menggunakan periode 3 bulan kedepan dari 3 roduk sample yaitu alcohol swab, sofra-tulle dan betadine. Prediksi Sample  Alcohol  Swab,  Gambar  dibawah  merupakan  hasil  prediksi  3  periode  kedepan  dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha (a) = 0,3 . diketahui bahwa produk Alcohol Swab mendapat nilai akurasi tebaik [12].

## Gambar 3.1 a Hasil Prediksi SES, Sampel Alcohol Swab menggunakan minitab
Didapat nilai parameter untuk alpha (α) sebesar 0,3 artinya memperlihatkan bahwa perkiraan level pada titik waktu saat ini dipengaruhi oleh pengamatan yang terbaru dan juga dipengaruhi beberapa pengamatan  pada  masa  lalu  yang  lebih  jauh.  Nilai  parameter  untuk  MAPE    sebesar  30,4  artinya memperlihatkan bahwa suatu perkiraan kemiringan dari komponen trend tidak diperbarui saat selama deret waktu serta sebagai gantinya adalah diberikan sama dengan nilai awalnya, karena level   hanya berubah sedikit dari suatu deret waktu tetapi kemiringan dari suatu tren kira – kira tetap sama. [14] Prediksi Sample Sofra-Tulle, Gambar dibawah merupakan hasil prediksi 3 periode kedepan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha (a) = 0,1 . diketahui bahwa produk Sofra-Tulle mendapat nilai akurasi tebaik.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 3.2 b Hasil Prediksi SES, sampel Sofra-Tulle menggunakan minitab
Didapat nilai parameter untuk alpha (α) sebesar 0,3 artinya memperlihatkan bahwa perkiraan level pada titik waktu saat ini dipengaruhi oleh pengamatan yang terbaru dan juga dipengaruhi beberapa pengamatan  pada  masa  lalu  yang  lebih  jauh.  Nilai  parameter  untuk  MAPE  28,72  artinya memperlihatkan bahwa suatu perkiraan kemiringan dari komponen trend tidak diperbarui saat selama deret waktu serta sebagai gantinya adalah diberikan sama dengan nilai awalnya, karena level   hanya berubah sedikit dari suatu deret waktu tetapi kemiringan dari suatu tren kira – kira tetap sama.
Pediksi  Sample  Betadine,  Gambar  dibawah  merupakan  hasil  prediksi  3  periode  kedepan  dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha (a) = 0,1 . diketahui bahwa produk Betadine mendapat nilai akurasi tebaik [15].

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 3.3 c Hasil Prediksi SES, sampel  Betadine menggunakan minitab
Didapat nilai parameter untuk alpha (α) sebesar 0,3 artinya memperlihatkan bahwa perkiraan level pada titik waktu saat ini dipengaruhi oleh pengamatan yang terbaru dan juga dipengaruhi beberapa pengamatan  pada  masa  lalu  yang  lebih  jauh.  Nilai  parameter  untuk  MAPE  23,12  artinya memperlihatkan bahwa suatu perkiraan kemiringan dari komponen trend tidak diperbarui saat selama deret waktu serta sebagai gantinya adalah diberikan sama dengan nilai awalnya, karena level   hanya berubah sedikit dari suatu deret waktu tetapi kemiringan dari suatu tren kira – kira tetap sama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  prediksi  penjualan  yang  menggunkan  metode  single  exponential dalam  prediksi  penjualan  alat  Kesehatan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa,  prediksi  yang  dilakukan sangat membantu penyelesaiann masalah yang berkaitan dengan stok dan penjualan terutama ketika terjadi kekurangan atau kehabisan dan kelebihan karena prediksi ini dapat  memprediksi penjualan untuk masa yang akan dating. Penelitian ini telah sesuai dengan tujuan penelitian dalam memprediksi jumlah data penjualan pada januari 2023 – juli 2023. pada tiga  periode kedepan nya berjumlah 360 berdasarkan dari hasil foresct.

## REFERENSI
[1] Agiyani,  G.,  Malahayati,  M.,  &  Wati,  A.  S.  (2022).  Perbandingan  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing  Untuk  Prediksi  Jumlah  Polis  Asuransi  Kendaraan  Pada  PT  X  Kota Palembang. Journal of Information Technology Ampera, 3 (3), 382–390.
[2] Anam,  C.,  &  Santoso,  H.  B.  (2018).  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi Penerimaan Beasiswa. ISSN : 2088-4591.
[3] Andri,  Kunang,  Y.  N.,  &  Murniati,  S.  (2013).  Implementasi  Teknik  Data  Mining  Untuk Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Pada  Universitas  Bina  Darma  Palembang. Seminar Nasional   Informatika , A1-A2.
[4] Bhaskara, I. M. A., Suardani, L. G. P., & Sudarma, M. (2018). Data Warehouse Implemantation To  Support  Batik  Sales  Information  Using  MOLAP.  International  Journal  of  Engineering  and Emerging Technology, 3 (1), 45–51.
[5] Dewi, S. (2019). Komparasi Metode Algoritma Data Mining Pada Prediksi Uji Kelayakan Credit Approval Pada Calon Nasabah Kredit Perbangkan. Jurnal Khatulistiwa Informatika, Vol VII, No. 1, ISSN : 2579 - 633X59.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 351~357 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[6] Fiastantyo,  G.  (2015).  Perbandingan  Kinerja  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Menggunakan Naive Bayes dan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa. Semarang: http://eprints.dinus.ac.id .
[7] Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu).   Media Infotama , 130.
[8] Hastuti,  K.  (2012).  Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Mahasiswa Non Aktif.  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan (Semantik) , 241-249.
[9] Hijriana,  N.,  &  Muttaqin,  R.  (2016).  Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi   Mahasiswa Berprestasi. Al Ulum Sains dan Teknologi , 39-40.
[10] Kusmini, L., & Taufiq, E. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.
[11] Moleong, L. J. (1999). Metodelogi Penelitian. Bandung: PT. Remaja Rosda Karya.
[12] Nazir, M. (2003). Metode Penelitian. Jakarta: Ghalia Indonesia, Cet Ke- 5.
[13] Novianti,  B.  (2016).  Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penjurusan Siswa (Studi Kasus SMA Negeri 1 Pontianak). Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan ISSN : 2338-493X , 76- 77.
[14] Nugroho,  Y. S.,  &  Haryati,  M. S.  (2015).  Klasifikasi dan  Klastering Penjurusan Siswa  SMA Negeri 3 Boyolali. Surakarta: KHAZANAH INFORMATIKA | Online ISSN: 2477-698X.
[15] Prasetyo,  E.  (2014).  Mengelolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta: Andi.